package 中等.动态规划.子序列;

/**
 * 给两个整数数组 nums1 和 nums2 ，返回 两个数组中 公共的 、长度最长的子数组的长度 。
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode.cn/problems/maximum-length-of-repeated-subarray/
 */
public class 最长重复子数组_718 {

    public static void main(String[] args) {

        System.out.println(findLength2(new int[]{1, 2, 3, 2, 1},
                new int[]{3, 2, 1, 4, 7}));

    }

    /**
     * 动态规划
     * 子问题：
     * dp[i][j] 分别表示在 nums1 中第 i 个数字结尾和 nums2 中第 j 哥数字结尾的最长子数组长度
     * 初始化值分析：
     * dp[0][j] = 0
     * dp[i][0] = 0
     * 状态转移方程：
     * 如果 nums1[i-1] == nums2[j-1]
     * 那么 dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
     * 否则 dp[i][j] = 0
     */
    public static int findLength(int[] nums1, int[] nums2) {
        int maxLen = 0;
        int[][] dp = new int[nums1.length + 1][nums2.length + 1];

        for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
            for (int j = 1; j < dp[0].length; j++) {
                if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                }
                maxLen = Math.max(maxLen, dp[i][j]);
            }
        }

        return maxLen;
    }

    /**
     * 动态规划（空间优化）
     * 每一行数据，只与上一行数据有关
     */
    public static int findLength2(int[] nums1, int[] nums2) {
        int maxLen = 0;
        int[] dp = new int[nums2.length + 1];

        for (int i = 1; i < nums1.length + 1; i++) {
            int[] curDp = new int[nums2.length + 1];
            for (int j = 1; j < nums2.length + 1; j++) {
                if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) {
                    curDp[j] = dp[j - 1] + 1;
                }
                maxLen = Math.max(maxLen, curDp[j]);
            }
            dp = curDp;
        }

        return maxLen;
    }

}
